摘要
本申请涉及智能调度与人工智能决策优化领域,公开了一种新能源物流车辆补能调度数据模型及调度优化方法,包括:时空图构建模块,根据车辆位置、电量、任务时窗及充电站状态动态生成多类节点和连接边;联邦多智能体模块,基于车辆节点构建局部智能体并通过全局协调器建立联邦学习架构;协同训练与蒸馏模块,聚合局部策略并蒸馏优化;在线调度模块,根据局部状态与全局建议生成补能调度动作;模型自适应模块,利用行为反馈更新策略,并在突发场景下实现快速调整。本发明采用联邦多智能体策略优化与局部行为反馈协同更新的技术方案,实现了全局策略的动态聚合与调度自适应能力提升,解决了复杂环境中模型响应慢、适应能力弱的问题。
技术关键词
新能源物流车辆
充换电站
策略
调度优化方法
多智能体强化学习
知识蒸馏技术
资源分配
知识蒸馏优化
人工智能决策
节点资源状态
模块
知识蒸馏方法
模型更新
动态更新
充电桩数量
关系
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关键性
场景构建方法
测试场景
激光雷达
气溶胶消光系数
深度强化学习模型
实时数据处理
自主故障诊断
控制卫星姿态
卫星控制系统
制导控制一体化
坐标系
深度强化学习方法
六自由度飞行器
神经网络结构
设备环境温度
优化调控方法
能效
粒子群算法
PID控制器